OpenAI советует упростить инструкции для GPT-6 Astra и яснее определить результат
Автор рекомендаций предлагает сократить расплывчатые skills, не загружать модели несвязанные документы и пересмотреть старые правила подтверждения. Это советы OpenAI по настройке работы с Astra, а не независимое сравнение моделей.
Узкие инструкции помогают выбрать нужный контекст
По словам Эрика Провенчера из OpenAI, длинные описания skills, общие требования перечитывать все файлы и жёсткие ограничения могут мешать GPT-6 Astra: занимать контекст или заставлять её прекращать работу раньше времени. Он советует привязывать инструкции к конкретной задаче и пересматривать накопившиеся правила при переходе на новую модель.
Descriptions и названия навыков попадают в контекст, чтобы модель выбирала нужный процесс. Если навыков слишком много или они описаны широко, система может усечь описание или загрузить ненужные инструкции. Поэтому область применения лучше формулировать коротко и точно, а для нескольких процессов в одном skill давать ссылку на соответствующие материалы и скрипты.
Документы и критерий готовности — по ситуации
OpenAI рекомендует подключать архитектурные, схемные и deployment-документы только к задачам, где они нужны, и поддерживать их актуальными. Для безопасных локальных действий правила проекта могут заранее разрешать тесты на временных данных, исправление ошибок от изменения и повторный запуск релевантных проверок без постоянных запросов подтверждения.
Провенчер отмечает, что Astra может остановиться раньше предыдущей модели, если цель и граница завершения не определены. Поэтому в запросе полезно перечислить ожидаемый результат: например, внести изменение, запустить приложение, проверить поведение и исправить выявленные ошибки. Это рекомендация автора блога OpenAI, а не универсальное правило для любой задачи.